ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ЗАЛОГ ЛИДЕРСТВА В БИЗНЕСЕ И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Куделя Л.В.

к.э.н., доцент кафедры экономики Луганский государственный педагогический университет

ИССКУСТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ЗАЛОГ ЛИДЕРСТВА В БИЗНЕСЕ

И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВЕ

Ключевые слова: искусственный интеллект, бизнес, предпринимательство, инструменты, стратегия, концепция, эффективность.

Keywords: artificial intelligence, business, entrepreneurship, tools, strategy, concept, efficiency.

Искусственный интеллект - одна из новейших наук, появившихся во второй половине XX века на базе вычислительной техники, математической логики, программирования, психологии, лингвистики, нейрофизиологии и других отраслей знания. Задача ученых состояла в том, чтобы построить компьютер, действующий таким образом, что по результатам его работы невозможно было бы отличить его деятельность от деятельности человеческого разума1. На современном этапе развития общества искусственный интеллект рассматривают как прикладную область исследований, связанных с имитацией отдельных функций интеллекта человека2. Распознавание образов, машинный перевод, интеллектуальные агенты, робототехника - это лишь некоторые из направлений, по которым развиваются системы искусственного интеллекта. Терпеливо продвигаясь вперед в своем нелегком труде, исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, обнаружили, что вступили в схватку с весьма сложными проблемами, далеко выходящими за пределы традиционной науки. Оказалось, что прежде всего необходимо понять механизмы процесса обучения, природу языка и чувственного восприятия. Выяснилось, что для создания машин, имитирующих работу человеческого мозга, требуется разобраться в том, как действуют миллиарды его взаимосвязанных нейронов. И тогда многие исследователи пришли к выводу, что, пожалуй, самая трудная проблема, стоящая перед современной наукой - познание процессов функционирования человеческого разума, а не просто имитация его работы3, что непосредственно затрагивало фундаментальные теоретические проблемы психологической науки. В понятие «искусственный интеллект» вкладывают различный смысл - от признания интеллекта в ЭВМ, решающих логические или любые вычислительные задачи, до отнесения к интеллектуальным лишь тех систем, которые решают весь комплекс задач, осуществляемых человеком, или еще более широкую их совокупность. Английские ученые Левин, Дранг и Эдельсон в своей

4

книге дают такое определение искусственному интеллекту - это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека. Искусственный интеллект, как следует из названия, придает компьютеру черты разума.

Профессор экономики и преподаватель школы менеджмента при Торонтском университете Аджай Агравал в книге «Машины прогнозирования: простая экономика искусственного интеллекта» представил собственное видение искусственного интеллекта и то, как можно с большей пользой применять искусственный интеллект в бизнес-процессах. Профессор Агравал утверждает, что искусственный интеллект поможет снизить стоимость прогнозирования - мощного инструмента, который играет колоссальную роль в построении бизнес-стратегий и вообще в планировании жизни каждого человека. Поскольку прогнозирование становится быстрее, дешевле и качественнее, этот инструмент будет шире использоваться для решения повседневных задач, в частности, в области управления материально-техническими ресурсами. Кроме того, вскоре прогнозирование начнут использовать для решения задач, которые до сих пор не решали с его помощью. Например, автономное управление транспортными средствами до сих пор не связывали с прогнозированием. Ранее инженеры программировали беспилотное транспортное средство, которое передвигалось в контролируемой среде, в частности на фабрике или на складе. Разработчики давали беспилотникам указания о поведении в определенных ситуациях, например, остановиться, если перед ними появляется человек5. Но эти транс-

1 Бирюков А.Н. Нейросетевое моделирование как инструмент искусственного интеллекта для бюджетно-налоговых систем // Современные научные исследования и разработки. 2018. - № 2. - С. 47-55. - https://elibrary.ru/item.asp?id=35090048; Дмитриева М.А. Влияние искусственного интеллекта на сферу маркетинга // Интернет-маркетинг. 2018. - № 2. - С. 82-88. - https://greben nikon.ru/article-4ohk.html#preview

2 Колесникова Г.И. Искусственный интеллект: проблемы и перспективы // Видеонаука: сетевой журн. 2018. - № 2(10). -https://videonauka.ru/stati/44-novyetekhnologii/190-iskusstvennyj-intellekt-problemy-iperspek-tivy

3 Исхакова А. Ф. Применение искусственного интеллекта // Вестник современных исследований. 2018. - № 9.3 (24). -С. 261-262. - https://elibrary.ru/item.asp?id=36275758

4 Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике. - М.: Финансы и статистика, 1990. - 356 с.

5 Карпов В.Э. Социальные сообщества роботов: монография / В.Э. Карпов, И.П. Карпова, А. А. Кулинич. - М.: URSS, 2019. -352 с.; Ломакин Н.И. Применение систем искусственного интеллекта для оценки предпринимательских компетенций / Н.И. Ломакин, Е.А. Козлова, Г.И. Лукьянов // Alma mater (Вестник высшей школы). 2018. - № 9. - С. 82-85. - https://elibrary.ru/item. asp?id=35705833

портные средства нельзя было выпускать на улицы, потому что невозможно запрограммировать их поведение в естественных условиях и учесть все возможные ситуации. Сегодня управление автономными транспортными средствами можно рассматривать как задачу по прогнозированию. Роль искусственного интеллекта в данном случае - спрогнозировать ответ на единственный вопрос: что в той или иной ситуации сделает хороший водитель? Во время управления автомобилем человек выполняет ограниченный набор действий: повернуть вправо или влево, нажать на тормоза или увеличить скорость. Итак, чтобы научить искусственный интеллект управлять автомобилем, за руль надо посадить человека, а искусственный интеллект будет тем временем наблюдать за тем, что делает водитель, управляя транспортным средством. Поскольку искусственный интеллект не имеет ни глаз, ни ушей, ему нужно добавить камеры и устройства радиолокации и лазерной локации (LIDAR), с помощью которых искусственный интеллект получает данные и пытаться предсказать, какие будут дальнейшие действия человека. Сначала искусственный интеллект делает много ошибок. Но он учится на своих ошибках и обновляется каждый раз, когда неправильно предсказал действие человека. Когда прогнозы, наконец, станут безошибочными, водитель за рулем будет не нужен, ведь управлять транспортным средством теперь сможет искусственный интеллект.

Люди постоянно делают прогнозы как в бизнесе, так и в повседневной жизни. Однако часто эти прогнозы достаточно предвзяты и неточны. Искусственный интеллект справляется с прогнозированием гораздо лучше, чем люди. Поскольку качество прогноза, выполненного искусственным интеллектом, постоянно улучшается, ценность прогноза, выполненного человеком, будет уменьшаться. Одновременно вырастет стоимость дополнительных продуктов. В прогнозировании таким продуктом является информация, которую, очевидно, из-за ее большой ценности, называют новой нефтью. Есть и другие, менее очевидные дополнительные продукты, в частности способность человека мыслить и делать выводы. Принимая решение, человек применяет как прогнозирование, так и способность делать выводы1. Обычно мы не задумываемся над тем, что для принятия решений на самом деле мы используем два инструмента. Когда прогнозированием будут заниматься машины, ценность мышления и способности делать выводы в процессе принятия решений станет очевидной. Стоимость прогнозов, выполняемых человеком, снизится, а мышление и способность делать выводы вырастут в цене, поскольку искусственный интеллект не делает выводов. Он занимается исключительно прогнозами, на основе которых люди делают выводы и принимают решения. Следующий дополнительный продукт - это действие. Прогнозы ценны только в контексте определенного действия, которое выполняется с учетом прогнозных данных. Так, например, один из основателей Creative Destruction Lab создал очень хорошую программу на основе искусственного интеллекта для прогнозирования спроса на продукты питания с ограниченным сроком хранения, такие как йогурт. Несмотря на точность, эта программа прогнозирования ничего не стоит, если лицо, ответственное за закупку товаров в розничной продуктовой сети, не решит, сколько именно йогуртов необходимо закупить. Таким образом, активом могут быть не только данные, но и действия.

Как получить максимальную пользу от машин прогнозирования? Вот несколько действенных советов от экс-

2

пертов .

1. Начните с анализа влияния искусственного интеллекта на бизнес. Важнейший вопрос, который встает перед руководителем компании, независимо от сферы бизнеса, заключается в том, насколько быстро, по мнению руководителя, искусственный интеллект станет действительно ценным и необходимым инструментом. Следует обратить внимание на то, как и во что инвестируют крупные компании, и получить представление о том, как быстро компании рассчитывают перейти к стадии преобразования бизнеса. Например, Google приобрел Deep Mind за полмиллиарда долларов США, несмотря на то, что это был стартап, который учил искусственный интеллект играть в Atari. Компания практически не получала никаких доходов. В Google, безусловно, знали о том, как быстро искусственный интеллект заработает в их пользу. Таким образом, первоочередная задача топ-менеджера заключается в изучении вместе со своей командой менеджеров и специалистов потенциального воздействия искусственного интеллекта на бизнес-процессы.

2. Осознайте, что искусственный интеллект будет развиваться очень быстро. Еще до начала планирования следует осознать, что искусственный интеллект, скорее всего, будет развиваться экспоненциально, а не линейно. За последний год показатели развития в различных сферах значительно ускорились по сравнению с предыдущим годом. Стремительно растет уровень инвестиций и количество накопленных данных растет в геометрической прогрессии.

3. Доверьтесь машине. Если искусственный интеллект разработали и задействовали должным образом, в большинстве случаев он делает прогнозы лучше людей, но не все руководители готовы делегировать прогнозирование машинам. Недавно проведенное исследование показало, что AI делает более качественные прогнозы относительно будущих результатов работы кандидатов на ту или иную должность, чем специалисты по набору персонала. Несмотря на эти доказательства, некоторые рекрутеры до сих пор при отборе кадров игнорируют рекомендации, выработанные искусственным интеллектом. Именно поэтому компании должны выработать четкие правила для случаев, когда человек вправе принять то или иное решение вопреки советам искусственного интеллекта.

4. Определитесь, что именно вы прогнозируете. Например, при наборе студентов учебному заведению не хватает конкретики. Обычно в рекламной брошюре можно увидеть что-то вроде «Мы ищем лучших студентов». Не очень понятно, что именно имеется в виду, и кого вуз радушно примет в свои ряды. Умных или самых прилежных студентов? Или скорее кандидатов с высокоразвитыми коммуникативными навыками? Больше всего пользы от искусствен-

1 Макоско А.А. О прогнозировании развития науки как задаче слабого искусственного интеллекта (концептуальный подход) / А.А. Макоско, В.К. Абросимов // Инновации. - СПб., 2018. - № 9. - С. 13-19.

2 Зюзин Б.Ф. Теория дистортности в оценке фактора объектов искусственного интеллекта / Б.Ф. Зюзин, В.А. Миронов, Б.В. Палюх // Мягкие измерения и вычисления. 2018. - № 8. - С. 78-82. - Шр8://еНЪгагу.га/йет.а8р?1(1=36332359

ного интеллекта получат организации, которые способны четко и точно определять собственные цели и мыслить широкими категориями. Учитывая методы, используемые для обучения искусственного интеллекта, его эффективность напрямую связана с четкостью постановки целей и задач.

5. Организуйте учебный процесс. Именно способность к обучению делает искусственный интеллект мощным инструментом. Искусственный интеллект - это капитал, который может учиться. Компании должны заботиться о том, чтобы их решения базировались на полученной информации и были направлены на достижение желаемого результата, на основе которого следует добывать новые знания и загружать эти знания в систему.

В течение последних нескольких лет технологии искусственного интеллекта плотно укоренились во всех видах бизнеса. Сегодня, обращаясь к инновациям, мы уже говорим не просто об экспериментальных методах и попытках использовать новые подходы к решению бизнес-задач, а о реальных возможностях, которые продемонстрировали высокую эффективность на практике. Еще недавно инвестировать в AI могли себе позволить только крупные корпорации, но ситуация меняется на глазах. Быстрый рост популярности высокотехнологичных решений все активнее привлекает к процессу их внедрения стартапы, небольшие и молодые компании во всем мире. Согласно исследованию PricewaterhouseCoopers (PwC), к 2030 году потенциальный вклад в мировую экономику от применения технологий AI может составить около 16 трлн. долл. С учетом современных тенденций лидировать в гонке инновационных внедрений будут Китай и Северная Америка, претендуя почти на 70% общей прибыли в ближайшие 10-12 лет. В то же время, согласно опросу CTR Gartner в 2018 году, только 4% компаний в США, Азии и некоторых странах Западной Европы имеют глобальную стратегию и конкретную концепцию инвестирования, развертывания и внедрения технологий искусственного интеллекта в свою деятельность. Остальные компании - как крупные, так и малоприметные игроки рынка - или находятся на разных стадиях планирования, не имея четкого видения применения инноваций, или находятся в поиске соответствующих «инструментов», или пока не готовы к инновациям в принципе по разным причинам. Однако, подчеркивая актуальность и важность использования технологий искусственного интеллекта с целью эффективного решения ряда целевых бизнес-задач, эксперты акцентируют внимание на самых эффективных AI-инструментах, уже испытанных многими компаниями1. Применение AI в управлении бизнесом: 1) интеллектуальные спам-фильтры; 2) интеллектуальная классификация по электронной почте; 3) голосовой текст и технологии распознавания речи; 4) умные персональные помощники - Siri, Cortana и Google Now; 5) автоматизированные респонденты и онлайн-поддержка клиентов; 6) автоматизация процессов фильтрации аудитории онлайн, выборка потенциальных клиентов и интеллектуальный чат; 7) автоматизация процессов оформления заявок, заказов и продаж; 8) интеллектуальное прогнозирование бизнеса; 9) контроль безопасности и смарт-системы аутентификации; 10) смарт-устройства и приложения, которые адаптируются под запросы и интересы клиента; 11) автоматизированные аналитические и прогностические системы, обеспечивающие эффективность предоставления различных финансовых услуг. Применение AI в электронной коммерции: 1) интеллектуальные поисковые запросы и функции релевантности; 2) услуги персона-лизации клиентов с целью эффективной работы с целевой аудиторией; 3) смарт-рекомендации по продуктам и аналитическое прогнозирование покупок; 4) своевременное выявление и предотвращение мошенничества при осуществлении онлайн-транзакций всех уровней; 5) динамическая оптимизация цен на основе машинного обучения. Применение AI в маркетинге и рекламе: 1) формирование рекомендаций и содержания услуг на основе активности и запросов клиентов с помощью интеллектуальных аналитических программ; 2) персонализация новостных лент, нацеленных на конкретный контент и аудиторию; 3) распознавание образов и изображений как инструмент работы с аудиторией; 4) определение языка как инструмента работы с большим количеством неструктурированных данных; 5) ориентирование целевых объявлений и рекламы; 6) анализ исходных данных клиентов и их сегментация в режиме реального времени; 7) семантика и анализ настроений аудитории; 8) автоматизированный веб-дизайн; 9) интеллектуальное обслуживание клиентов, в частности, в виде применения чат-ботов.

Ключевыми направлениями применения AI для бизнеса являются следующие:

1. Систематизация деловых потребностей. Важнейшим аспектом на этапе принятия и внедрения технологий AI в бизнесе является определение базовых стратегических точек соприкосновения потребностей и тех инновационных решений, которые смогут помочь устранить проблемы, а не создать дополнительные. AI может обеспечить полноформатную интеллектуальную аналитику всей работы предприятия, автоматизировав необходимые рабочие процессы. Главное - поставить правильные цели и выбрать нужную технологию для старта.

2. Понимание рисков. Любая новая технология связана с рисками, но единственный способ овладеть этой технологией, изучив и плюсы, и минусы, - использовать ее и учиться на своих ошибках. Можно осуществлять многочисленные попытки, опираясь на чужой опыт, но куда эффективнее делать собственные инициативы - с меньшими масштабами, критически оценивая каждый провал и формируя необходимый опыт. Это поможет понять те факторы риска, которые относятся к конкретному бизнесу, и овладеть теми данными, которые нужны именно вам - чтобы принимать более эффективные решения в будущем.

3. Анализ и тщательный поиск лучших решений на базе AI.

Для успешной реализации решений искусственного интеллекта придется сотрудничать с лучшими разработчиками. В связи с высокой динамикой развития инновационных технологий многие из них не будут соответствовать необходимым для успеха требованиям, и это каждый раз нужно будет учитывать. Кроме того, для обучения и разверты-

1 Бирюков А.Н. Нейросетевое моделирование как инструмент искусственного интеллекта для бюджетно-налоговых систем // Современные научные исследования и разработки. - 2018. - № 2. - С. 47-55. - Шр8://еНЬгагу.ги/йет.а8р?1(1=35090048; Новикова В.С. К вопросу о специфике развития искусственного интеллекта // Дневник науки. 2019. - № 9 (21). - С. 8-12. - https://elibrary.ru/item. а8р?1а=35684862

вания приложений А1 разработчикам понадобится доступ к масштабируемой и доступной вычислительной инфраструктуре, которая сможет поддерживать необходимую обработку данных А1, и это станет задачей бизнеса. Построение этой инфраструктуры требует значительного времени и затрат. И, как показывает международная практика, большинство мелких компаний просто не могут себе это позволить. Следует помнить, что сегодня существует масса более простых, доступных интеллектуальных сервисов, которые делают разработку приложений А1 приемлемой для многих предприятий. Ведь не нужно будет выстраивать специальную инфраструктуру и человеческий капитал с нуля.

4. Формирование информационного поля и культуры применения А1. Чтобы победить в любой технологической войне, нужны «правильные» люди и «правильная» культура. Наем квалифицированных и ответственных сотрудников требует времени и больших усилий. Построение качественной культуры их взаимодействия с инновационными технологиями - тоже.

Соревнование за мировое лидерство в области искусственного интеллекта уже началось. Канада, Япония, Сингапур, Китай, ОАЭ, Финляндия, Дания, Франция, Великобритания, Комиссия ЕС, Южная Корея и Индия уже приступили к реализации стратегий, направленных на содействие развитию А1. Нет двух одинаковых стратегий, каждая сосредоточена на различных аспектах А1, в частности, таких как научные исследования, развитие талантов и навыков, обучение, адаптация государственного и частного секторов, этика и инклюзия, создание стандартов и нормативных требований, а также большие данные и цифровая инфраструктура.